プロンプトエンジニアリング応用編｜ChatGPT研究所

今回のプロンプトエンジニアリング応用編では前回の基礎編に比べて、より高度なテクニックと実践的なアプローチを紹介します。本記事は、dair-aiのガイド（リンク） を参照させて頂き、日本語訳と独自の実験結果を加えて、理解しやすい形でお届けしたいと思います。GPTモデルの潜在能力を最大限に引き出す方法を見ていきましょう。

[shunkeen]

Zero-shot Prompting／Few-shot Prompting／Chain-of-Thought Prompting／Zero-shot CoT／Self-Consistency／Generate Knowledge Prompting／Automatic Prompt Engineer

[pmint]

こういうゴミみたいなノウハウがもてはやされる感覚、就職に必須って言われてみんな学んでたPCスキルと似てる。

[spiral]

この程度のことをエンジニアリングとよぶの、すごく抵抗があるな。

[misshiki]

DAIR.AI“プロンプト エンジニアリング　ガイド（Advanced Prompting）の日本語訳に独自の実験結果を加えて紹介。

[julajp]

数値なんてを厳密に～ってだと、指示出す方が　厳格　厳密じゃなきゃ　そりゃ　曖昧になるわな。自分自身が揺らいでたら、返ってくるのも同様に揺らいじゃう。

[mizhiro]

あとでみる。

[akanama]

金を掘るより先にツルハシを売られてる気分。

[mayumayu_nimolove]

うちの母親もめちゃくちゃ興味あってYoutube漁ってたからマジで流行るで

[programmablekinoko]

なかなか実装に分け入った解説になってきた

[aya_momo]

Bingだと「15、5、13、7、1は奇数であり、32と82は偶数です。したがって、このグループの奇数を足すと偶数になります」と返ってきた。質問の仕方が悪い？/「なります」の代わりに「なりますか？」としたら正解だった。

[awawawann]

絵画

[anpaku]

良い質問をすることが大事ですねー。